지방 전문병원 의료정보 데이터 시각화

앞서 과제를 했던 가설 1,2,3을 토대로 데이터 시각화해 보았습니다. 

 

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접근성이 낮은 의료 정보 데이터 활용을 통한 건강불평등 해소

 

다소 부족한 실력이지만, 이번 과제를 통해 어떤 시각화 데이터 종류를 택해야 효과적으로 표현할 수 있을지 알아보겠습니다.

가설을 검증 불가능 영역까지 세워버려서, 최대한 가설 도출 전단계까지라도 결과를 내기위해 데이터를 시각화해 보겠습니다. 

 

 

가설 1

지역별 의료 정보가 부족한 상황에서 지역별 전문병원 지정 정보를 제공하면,

의료 정보 접근성이 높아져 기존보다 빠른 치료가 가능해져 치료 비용 및 기간이 줄어들 것 이다. -> 알 수 없음

 

지역별로 전문병원 지정 현황을 시각화했으면 더 자세하게 데이터를 확인할 수 있었을 것 같은데 아쉽습니다. 

지역별 명칭(도시이름)이 제각각이여서 어느 도시에 어느 전문병원이 지정되어있는지 확인하지 못하고 지도로 시각화했습니다. 

 

지도에서는 서울 경기권에 집중되어 있음을 볼 수 있고, 몇몇 전문병원이 지방 광역시, 중소도시에 위치해 있습니다. 

 

특히 강원지역에는 전문병원이 전혀 없는 것을 볼 수 있습니다. 

 

지도 자세히보기 : 링크를 통해 소재지별 병원 정보를 볼 수 있습니다. 

전문병원 현황 - Google 내 지도

 

 

 

 

 

 

📌가설 2

서울에 상급 종합병원 수가 많아서 환자수, 청구건수가 월등히 많은 것일 것이다. -> 일치

실제 지역별로 청구건, 비용총액, 환자수, 요양급여비용총액이 수도권에 집중되어 있음을 확인할 수 있습니다. 

 

지역별 명세서 청구권은 경기와 서울부분에서 누적 그래프의 기울기가 급격한 것을 볼 수 있고, 지역에서는 완만한 상승세가 확인됩니다. 

 

그리고 치료 비용이 높을수록 보험자 부담금과 요양급여비용총액의 차이가 확연히 큰 것을 볼 수 있습니다. 

 

 

 

 

그리고 상급종합병원에서 치료하는 환자들의 내원일수와 요양급여비용총액이 많음을 알 수 있습니다. 

 

그리고 간암과 난소암의 경우 병원급, 의원급에서도 미미하게 치료가 가능했지만, 폐암의 경우 상급 종합병원과 종합병원에서만 치료가 가능했습니다. 질병별로 요양기관종별 치료 가능 질병이 구분되는 점을 알 수 있습니다.  

 

 

요양기관종별 내원일수, 요양급여비용총액 (간암, 난소암, 폐암)

 

 

📌 가설 3

질병 행위 코드에 해당하는 질병을 지역별로 연령별, 성별 정보를 제공한다면, 사전에 가까운 진료병원에 방문하여 건강검진을 해보는 국민이 많아져서 환자수가 줄어들 것이다. -> 알 수 없음

 

현재 데이터로는 건강검진 증가 여부의 가설을 확인할 수 없지만, 질병 행위코드 예3개를 대표로 지역별 요양급여비용과 연령별, 성별로 시각화 해보았습니다.

 

특징적으로 간암과 폐암의 환자 내원일수가 길며, 요양급여비용 총액이 높은 것을 확인 할 수 있습니다. 경기권에서 난소암의 요양급여비용 총액의 비중이 높은데, 이는 경기권에 산부인과 병원 개수가 다소 많았습니다. 

 

 

지역별 요양급여비용 총액 (간암, 난소암, 폐암)

 

연령별, 성별 내원일수 (간암, 난소암, 폐암)

 

 

글을 마치며, 

오늘 데이터 시각화를 시도했는데, 데이터를 어떻게 시각화 해야하는지 대략적으로 알 수 있었습니다. 하지만, 필요한 데이터를 연결하여 중요한 정보를 도출해내는 역량이 부족함을 느꼈습니다. 필요한 데이터의 모수가 많다면 어떻게 특징적으로 그룹화하는 필요성도 느꼈습니다. 그리고 데이터를 통해 어떤 인사이트를 얻을지, 어떤 지표를 찾기 위해 데이터 시각화 작업을 하는지에 집중해야함을 알 수 있었던 과제였습니다. 더 효과적인 시각화 데이터 종류를 선택하고 싶지만, 한정적인 그래프로 밖에 표현하지 못하는 답답함도 느꼈습니다. 앞으로 다양한 시각화 표현을 위해서 공부해보겠습니다.